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    分布式驅(qū)動(dòng)智能汽車(chē)轉(zhuǎn)向穩(wěn)定性控制策略研究

    2018-09-10 08:20:11王東濤李治國(guó)劉助春姚小勇
    河南科技 2018年31期

    王東濤 李治國(guó) 劉助春 姚小勇

    摘 要:當(dāng)前對(duì)分布式驅(qū)動(dòng)智能汽車(chē)轉(zhuǎn)向穩(wěn)定性的研究多基于車(chē)輛動(dòng)力學(xué)模型,而針對(duì)驅(qū)動(dòng)電機(jī)對(duì)汽車(chē)轉(zhuǎn)向造成的影響的研究較少,忽略電機(jī)的影響容易使汽車(chē)出現(xiàn)側(cè)滑、過(guò)度轉(zhuǎn)向或不足轉(zhuǎn)向等問(wèn)題?;诖?,本文分析了電機(jī)運(yùn)行特性與車(chē)輛轉(zhuǎn)向的關(guān)系,提出了分布式驅(qū)動(dòng)智能汽車(chē)轉(zhuǎn)向分類的思想,對(duì)轉(zhuǎn)向穩(wěn)定的情況實(shí)行轉(zhuǎn)速控制策略,對(duì)轉(zhuǎn)向不穩(wěn)定的情況實(shí)行轉(zhuǎn)速輔以轉(zhuǎn)矩控制策略,并基于MATLAB/Simulink軟件進(jìn)行仿真分析。研究結(jié)果表明,轉(zhuǎn)向分類控制在提高車(chē)輛操控性基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)了車(chē)輛的穩(wěn)定轉(zhuǎn)向,保證了車(chē)輛狀態(tài)能緊隨駕駛員的意圖。

    關(guān)鍵詞:分布式驅(qū)動(dòng)智能汽車(chē);轉(zhuǎn)向分類;轉(zhuǎn)向穩(wěn)定性;轉(zhuǎn)速控制;轉(zhuǎn)矩控制

    中圖分類號(hào):U469.72文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A文章編號(hào):1003-5168(2018)31-0105-04

    Research on Steering Stability Control Strategy of Distributed

    Drive Intelligent Vehicle

    WANG Dongtao LI Zhiguo LIU Zhuchun YAO Xiaoyong

    (Hunan Automotive Engineering Vocational College,Zhuzhou Hunan 412000)

    Abstract: For the present study on steering stability of intelligent vehicle are more based on vehicle dynamics model, while ignoring the impact of the motor on the vehicle steering stability, that is easy to cause some instability problems such as sideslip、oversteering and understeering. Based on this, this paper analysed the relationship between motor operation characteristics and vehicle steering, put forward the idea of distributed driving intelligent vehicle steering classification, implemented speed control strategy for steering stability, and implemented speed control strategy with torque control strategy for steering instability, and carried out simulation analysis based on MATLAB/Simulink software. The results showed that the steering classification control achieved stable steering on the basis of improving vehicle maneuverability, and ensured that the vehicle state can follow the driver's intention.

    Keywords: intelligent vehicle;steering classification;steering stability;speed control;torque control

    近年來(lái),智能汽車(chē)得到了迅猛發(fā)展。智能汽車(chē)主要基于純電動(dòng)汽車(chē)改裝而來(lái),其不僅在能源、環(huán)保和節(jié)能方面具有較大優(yōu)越性,而且整車(chē)性能、轉(zhuǎn)矩響應(yīng)速度及加減速都比燃油車(chē)高出2個(gè)數(shù)量級(jí)[1]。目前,汽車(chē)操縱穩(wěn)定性日益受到重視,是現(xiàn)代汽車(chē)的重要使用性能之一[2]。通過(guò)智能汽車(chē)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的電動(dòng)化、線控化控制可以達(dá)到并超越燃油車(chē)的性能。近年來(lái),國(guó)內(nèi)外對(duì)分布式驅(qū)動(dòng)智能汽車(chē)的研究取得了顯著的成果[3,4]。

    國(guó)內(nèi)外對(duì)分布式驅(qū)動(dòng)智能汽車(chē)轉(zhuǎn)向控制的研究主要有以下幾方面[5,6]:①基于Ackermann-Jeantand模型的轉(zhuǎn)速控制,該模型極易計(jì)算得到各個(gè)車(chē)輪的轉(zhuǎn)速,且在低速不打滑時(shí)具有良好的運(yùn)用效果;②基于線性電流調(diào)節(jié)的電壓閉環(huán)控制策略,此控制策略可使輸入指令與速度和輸出轉(zhuǎn)矩呈線性關(guān)系;③基于操縱穩(wěn)定性控制的轉(zhuǎn)矩控制策略,通過(guò)直接橫擺力矩控制(DYC)保證車(chē)身的穩(wěn)定。

    本文所研究的智能汽車(chē)是基于四輪獨(dú)立驅(qū)動(dòng)輪轂式純電動(dòng)汽車(chē)樣車(chē),并加裝激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)及慣導(dǎo)等傳感器,輪轂電機(jī)為永磁無(wú)刷直流電機(jī),主要分析了汽車(chē)轉(zhuǎn)向時(shí)永磁無(wú)刷直流電機(jī)對(duì)智能車(chē)車(chē)身穩(wěn)定性的影響,采用轉(zhuǎn)速與轉(zhuǎn)矩協(xié)調(diào)控制策略,同時(shí)保證車(chē)輛行駛的操縱性與穩(wěn)定性。

    1 永磁無(wú)刷直流電機(jī)

    永磁無(wú)刷直流電機(jī)的運(yùn)行特性與一般直流電機(jī)相同。從永磁無(wú)刷直流電機(jī)的調(diào)速特性可知,改變電機(jī)的電源電壓,電機(jī)輸出轉(zhuǎn)矩隨電壓瞬時(shí)改變,此時(shí)打破了輸出轉(zhuǎn)矩與負(fù)載的受力平衡,使電機(jī)變速,但電機(jī)的速度不可能順變,即不可能瞬時(shí)達(dá)到期望值,轉(zhuǎn)速的改變需要一個(gè)過(guò)程。對(duì)分布式驅(qū)動(dòng)智能汽車(chē)而言,需要對(duì)此過(guò)程加以控制,否則會(huì)導(dǎo)致汽車(chē)失控。

    2 轉(zhuǎn)向運(yùn)動(dòng)學(xué)分析

    2.1 轉(zhuǎn)向模型

    圖2是Ackermann-Jeantand模型,忽略車(chē)身的離心力,視輪胎作純滾動(dòng),忽略輪胎側(cè)偏和滑移的影響,其中L為前后輪軸距,d為左右輪輪距,[δ]為轉(zhuǎn)向角,[δin]為內(nèi)輪轉(zhuǎn)向角,[δout]為外輪轉(zhuǎn)向角,[rin]為前內(nèi)輪轉(zhuǎn)向半徑,[rout]為前外輪轉(zhuǎn)向半徑,[Rin]為后內(nèi)輪轉(zhuǎn)向半徑,[Rout]為后外輪轉(zhuǎn)向半徑,R為車(chē)身轉(zhuǎn)向半徑,[V]為車(chē)身速度,[Vfl]、[Vfr]、[Vrl]、[Vrr]分別為四輪的速度。

    由Ackermann-Jeantand模型可得如下關(guān)系式:

    [cotδout=cotδin+dL]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? (1)

    [Rin=Lcotδ=Lcotδind2]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? (2)

    [Rout=Lcotδ=Lcotδout-d2]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?(3)

    [R=L2cotδin+cotδout]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? (4)

    [rin=Lsinδin]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?(5)

    [rout=Lsinδout]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? (6)

    [ω=VR=Vflrin=Vfrrout=Vrlrin=Vrrrout]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? (7)

    本文以車(chē)身速度[V]和車(chē)身轉(zhuǎn)向角[δ]為輸入量,求得四輪的輪速:

    [Vfl=Vd2Ltanδ-12+tan2δ]? ? ? ? ? ? ? ?(8)

    [Vfr=Vd2Ltanδ+12+tan2δ]? ? ? ? ? ? ? ? ?(9)

    [Vrl=V1-d2Ltanδ]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?(10)

    [Vrl=V1+d2Ltanδ]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?(11)

    式(8)至式(11)為智能汽車(chē)轉(zhuǎn)向過(guò)程中的四輪輪速,由此可求得電子差速系統(tǒng)的四輪輪速值。

    2.2 轉(zhuǎn)向分類

    由永磁無(wú)刷直流電機(jī)的運(yùn)行特性可知,對(duì)分布式驅(qū)動(dòng)智能汽車(chē)而言,汽車(chē)的轉(zhuǎn)向過(guò)程實(shí)質(zhì)上是汽車(chē)四個(gè)驅(qū)動(dòng)電機(jī)的輸出轉(zhuǎn)矩與外界負(fù)載的受力平衡過(guò)程,當(dāng)轉(zhuǎn)向較慢時(shí),電機(jī)的電源電壓變化較小,這時(shí)的受力平衡較快,反之,此受力平衡過(guò)程較慢。當(dāng)受力平衡較慢時(shí),會(huì)導(dǎo)致車(chē)輪轉(zhuǎn)速到達(dá)期望值的時(shí)間較長(zhǎng),影響汽車(chē)行駛的穩(wěn)定性。針對(duì)此問(wèn)題,本文將駕駛員控制轉(zhuǎn)向的情況分為三類:汽車(chē)行駛中緩和轉(zhuǎn)向、汽車(chē)啟動(dòng)時(shí)轉(zhuǎn)向、汽車(chē)行駛中快速轉(zhuǎn)向/急轉(zhuǎn)彎。

    汽車(chē)行駛中緩和轉(zhuǎn)向即汽車(chē)在行駛中駕駛員操縱方向盤(pán)轉(zhuǎn)向的速度較慢,使電機(jī)電源、電壓的變化也較緩和,這時(shí),電機(jī)的輸出轉(zhuǎn)矩與負(fù)載能迅速到達(dá)受力平衡,車(chē)輪的速度變化能緊隨方向盤(pán)轉(zhuǎn)向的變化,汽車(chē)轉(zhuǎn)向的狀態(tài)能緊隨駕駛員的操縱意圖。此時(shí)的控制系統(tǒng)可以基于Ackermann-Jeantand模型實(shí)行轉(zhuǎn)速控制。

    汽車(chē)啟動(dòng)時(shí)車(chē)輪一般都存在一定角度,或駕駛員啟動(dòng)時(shí)就有轉(zhuǎn)向意圖,此時(shí),車(chē)輪起始的角度會(huì)給電機(jī)一個(gè)突變的信號(hào),但車(chē)身速度從零逐漸變大。由Ackermann-Jeantand模型可知,在車(chē)速較小的情況下,即使轉(zhuǎn)角驟然變化,車(chē)輪輪速驟然變化的幅值也較小。此種路況下,汽車(chē)轉(zhuǎn)向的狀態(tài)能緊隨駕駛員的操縱意圖,此時(shí)的控制系統(tǒng)實(shí)行轉(zhuǎn)速控制。

    汽車(chē)行駛中快速轉(zhuǎn)向/急轉(zhuǎn)彎可視為汽車(chē)縱向車(chē)速遠(yuǎn)小于駕駛員控制方向盤(pán)的轉(zhuǎn)向速度,由于方向盤(pán)的驟然變化,受其控制的電機(jī)電源電壓也將驟變,此時(shí)電機(jī)輸出轉(zhuǎn)矩緊隨電源電壓的驟變而驟變,但此時(shí)的電機(jī)轉(zhuǎn)速不可能驟變,四輪要到達(dá)期望的差速值需要一個(gè)過(guò)程。顯然,影響汽車(chē)穩(wěn)定性的主要是此種轉(zhuǎn)向情況,若不對(duì)此過(guò)程加以控制,勢(shì)必會(huì)導(dǎo)致汽車(chē)過(guò)度轉(zhuǎn)向或轉(zhuǎn)向不足,甚至使汽車(chē)失控。對(duì)于此過(guò)程,本文采用基于二自由度模型控制車(chē)身橫擺力矩的方法,實(shí)行轉(zhuǎn)矩控制策略。

    3 控制策略

    當(dāng)車(chē)輛處于緩和轉(zhuǎn)向或啟動(dòng)轉(zhuǎn)向時(shí),四輪的轉(zhuǎn)速變化能緊隨車(chē)輪轉(zhuǎn)向變化。此時(shí),實(shí)行操控性較強(qiáng)的轉(zhuǎn)速控制,當(dāng)車(chē)輛處于急轉(zhuǎn)彎時(shí),輪速的變化將滯后于車(chē)輪方向變化,導(dǎo)致車(chē)輛轉(zhuǎn)向不穩(wěn),此時(shí)需通過(guò)控制四輪的轉(zhuǎn)矩來(lái)控制車(chē)身的橫擺力矩,實(shí)行轉(zhuǎn)矩控制策略。

    因此,建立以橫擺角速度[γ]和質(zhì)心側(cè)偏角[β]為自由度的模型。車(chē)輛轉(zhuǎn)向的二自由度期望值為:

    [γd=ua1+Kdu21+τdsδf]? ? ? ? ? ? ? (12)

    [βd=0]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? (13)

    式中,u為車(chē)速,a為車(chē)身質(zhì)心到車(chē)輪前軸距離,[Kd]為穩(wěn)定性系數(shù),[τd]為時(shí)間常速,[s]為拉式算子,[δf]為前輪轉(zhuǎn)向角。

    建立期望模型的狀態(tài)方程:

    [Xd=AdXd+Edδf]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? (14)

    式中,[Xd]、[Ad]和[Ed]分別為:

    [Xd=βdγd]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?(15)

    [Ad=0? ? ? 00? ?-1τd]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?(16)

    [Ed=0krdτd]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? (17)

    其中:

    [krd=ua1+Kdu2]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?(18)

    對(duì)實(shí)際模型的控制,主要采用滑模變結(jié)構(gòu)控制算法設(shè)計(jì)控制器,二自由度實(shí)際模型的狀態(tài)方程為:

    [X=AX+BM+Eδf]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? (19)

    式中,[M]為車(chē)身橫擺力矩,其他參數(shù)為:

    [X=βγ]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?(20)

    [A=a11? ?a12a21? ?a22]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? (21)

    [B=b12b22]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? (22)

    [E=b11b21]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?(23)

    其中:

    [a11=-Cf+Crmu]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? (24)

    [a12=-1-aCf+bCrmu2]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?(25)

    [a21=-aCf+bCrJZ]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? (26)

    [a22=-a2Cf+b2CrJZu]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? (27)

    [b11=-Cfmu]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?(28)

    [b12=0]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? (29)

    [b21=-aCfJZ]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?(30)

    [b22=1JZ]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?(31)

    建立差值狀態(tài)方程:

    [Xe=X-Xd=AX-AdXd+BMZ+H-Hdδf]? ? ? ?(32)

    式中:

    [Xe=X-Xd]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?(33)

    [D=A-AdXd+H-Hdδf]? ? ? ? ? ? ? ? (34)

    本文取切換函數(shù)為:

    [sXe=cXe+Xe]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? (35)

    式中,c為待定系數(shù),其他參數(shù)為:

    [Xe=β-βdγ-γd]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?(36)

    [Xe=β-βdγ-γd]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? (37)

    由于系統(tǒng)存在不確定性和外加干擾,因此,本文采用等效加切換的控制率:

    [MZ=Meq+Mvss]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? (38)

    趨近率選擇:

    [s=-ks-εsgns]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? (39)

    由[sXe=0]、[ss<0]可得車(chē)輛轉(zhuǎn)向所需的橫擺力矩的值。

    4 仿真分析

    為了驗(yàn)證上述分析的準(zhǔn)確性,本文利用MATLAB/Simulink對(duì)三類轉(zhuǎn)向模型分別進(jìn)行仿真。三類仿真的輸入分別為:緩和轉(zhuǎn)向車(chē)速20m/s,轉(zhuǎn)向2s內(nèi)逐漸轉(zhuǎn)到45°再回轉(zhuǎn);啟動(dòng)轉(zhuǎn)向車(chē)速3s內(nèi)逐漸增大到20m/s,轉(zhuǎn)向恒為45°;急轉(zhuǎn)彎轉(zhuǎn)速20m/s,轉(zhuǎn)向第4s驟變?yōu)?5°。圖3、圖4、圖5為三類轉(zhuǎn)向仿真結(jié)果。仿真參數(shù):前后輪軸距2.2m,左右輪距1.5m,電機(jī)電源電壓220V,電機(jī)轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)動(dòng)慣量0.2kg·m2。

    4 結(jié)論

    仿真結(jié)果表明:在緩和轉(zhuǎn)向、啟動(dòng)轉(zhuǎn)向與急轉(zhuǎn)彎轉(zhuǎn)三種工況下,車(chē)輪轉(zhuǎn)速的實(shí)際值能較好地跟隨期望值,實(shí)現(xiàn)車(chē)輛的穩(wěn)定轉(zhuǎn)向。

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